Scikit- गॉसियन एचएमएम त्रुटि सीखें - पायथन, scikit-learn

मैं वर्तमान में स्किकिट लर्न के साथ काम कर रहा हूं और गॉसियन एचएमएम को प्रशिक्षित करने की कोशिश करते हुए निम्नलिखित मुद्दे पर चल रहा हूं।

  File "C:Python27libsite-packagessklearnhmm.py", line 476, in _set_startprob
raise ValueError("startprob must sum to 1.0")
ValueError: startprob must sum to 1.0

जब समारोह चल रहा है जैसे:

model = GaussianHMM(n_components=5, covariance_type="diag", n_iter=1000,
means_prior=means_prior, means_weight=0.5)

यह त्रुटि के बिना लगभग 1/10 बार काम करता है, लेकिन 9/10 बार, त्रुटि को फेंकता है। घटकों की संख्या कम होने से त्रुटि के बिना काम करने की संभावना बढ़ जाती है।

मैंने भी शुरू करने के लिए मजबूर करने की कोशिश की है startprob=[0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.20] भाग्य में वृद्धि नहीं के साथ।

मैंने भी इस्तेमाल किया है print model.startprob_ यह सुनिश्चित करने के लिए कि स्टार्टप्रॉब था [0.20, 0.20, 0.20, 0.20, 0.20]

किसी भी विचार क्या मुद्दा है?

अग्रिम धन्यवाद।

उत्तर:

जवाब के लिए 0 № 1

मुझे भी बिल्कुल यही समस्या है।मुझे लगता है कि यह इनपुट अनुक्रमों की संख्या पर निर्भर करता है। यदि मेरे पास एक मॉडल बनाने के लिए बहुत कम सीक्वेंस हैं तो मुझे यह त्रुटि मिलती है कि "क्योंकि यह मॉडल पर्याप्त रूप से आश्वस्त नहीं है। और जितने अधिक घटक आपके लिए आवश्यक उचित डेटा लेते हैं। लेकिन यह केवल मेरी धारणा है।


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